মডেলের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে সিস্টেম নির্দেশাবলী ব্যবহার করা

সিস্টেম নির্দেশাবলী হল "ভূমিকা"র মতো যা আপনি মডেলের কাছে ব্যবহারকারীর থেকে পাওয়া কোনও নির্দেশাবলী প্রকাশ করার আগে যোগ করেন। এটি আপনাকে নির্দিষ্ট প্রয়োজন ও ব্যবহারের ক্ষেত্রে মডেলের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।

Gemini মডেলগুলিতে সিস্টেম নির্দেশাবলী কাজ করে।

arrow_downward কোড স্যাম্পেলে যান

আপনি কোনও সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করলে, মডেলকে টাস্ক বোঝার জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ দেন, আরও কাস্টমাইজ করা উত্তর প্রদান করেন এবং মডেলের সাথে সম্পূর্ণ ব্যবহারকারীর ইন্টার‍্যাকশন জুড়ে নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী মেনে চলেন। আপনি সিস্টেম নির্দেশাবলীতে প্রোডাক্ট-লেভেল আচরণ নির্দিষ্ট করতে পারেন, যা গ্রাহকদের প্রদান করা প্রম্পট থেকে আলাদা। যেমন, আপনি ভূমিকা বা ব্যক্তিত্ব, প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং ফর্ম্যাটিং সংক্রান্ত নির্দেশাবলী অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।

আপনি বিভিন্ন উপায়ে সিস্টেম নির্দেশাবলী ব্যবহার করতে পারেন, যেমন:

• কোনও পার্সোনা বা ভূমিকা নির্ধারণ করা (যেমন, চ্যাটবটের জন্য)
• আউটপুট ফর্ম্যাট (মার্কডাউন, YAML ইত্যাদি) নির্দিষ্ট করা
• আউটপুট স্টাইল ও টোন নির্ধারণ করা (যেমন, বাচালতা, ফর্মালিটি ও টার্গেট রিডিং লেভেল)
• টাস্কের জন্য লক্ষ্য বা নিয়ম নির্ধারণ করা (যেমন, আরও ব্যাখ্যা না করে কোড স্নিপেট রিটার্ন করা)
• প্রম্পটের জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ প্রদান করা (যেমন, নলেজ কাট-অফ)

সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করা হলে, এটি সম্পূর্ণ অনুরোধের উপর প্রযোজ্য হয়। প্রম্পটে অন্তর্ভুক্ত করা হলে, এটি একাধিক ব্যবহারকারী ও মডেলের মধ্যে কথোপকথন জুড়ে কাজ করে। সিস্টেম নির্দেশাবলী প্রম্পটের কন্টেন্ট থেকে আলাদা হলেও, সেগুলি আপনার সামগ্রিক প্রম্পটের অংশ এবং তাই স্ট্যান্ডার্ড ডেটা ব্যবহার নীতি মেনে চলে।

সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করা

সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করা

import FirebaseAILogic

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko.")
)

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") }
)

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
      /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
      /* generationConfig (optional) */ null,
      /* safetySettings (optional) */ null,
      /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions(),
      /* tools (optional) */ null,
      /* toolsConfig (optional) */ null,
      /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
    );

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko."
});

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
);

// ...

// ...

var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko.")
);

Gemini Live API-এর জন্য সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করা

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
)

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance.
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") },
    // ...
)

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance.
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          /* modelName */ "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
          // ...
);

LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

// ...

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance.
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
  // ...
});

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveGenerativeModel` instance.
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
  // ...
);

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance.
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
);

// ...

সিস্টেম নির্দেশাবলীর উদাহরণ

এখানে সিস্টেম নির্দেশাবলীর কিছু উদাহরণ দেওয়া হল যা মডেলের প্রত্যাশিত আচরণকে পরিচালনা করতে সাহায্য করে। এছাড়াও, কিছু উদাহরণে এমন একটি প্রম্পটের উদাহরণ দেখানো হয়েছে যার জন্য সিস্টেম নির্দেশাবলী সহায়ক হবে।

কোড জেনারেশন

• সিস্টেম নির্দেশাবলী:
  আপনি একজন কোডিং বিশেষজ্ঞ যিনি ফ্রন্ট-এন্ড ইন্টারফেসের জন্য কোড রেন্ডার করার ব্যাপারে পারদর্শী। আমি যে ওয়েবসাইট তৈরি করতে চাই তার কোনও কম্পোনেন্ট সম্পর্কে বর্ণনা করলে, সেটি তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় HTML ও CSS কোড দিও। এই কোডের কোনও ব্যাখ্যা দিও না। এছাড়াও, UI ডিজাইন সংক্রান্ত কিছু সাজেশন দাও।

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:
  পৃষ্ঠার মাঝখানে একটি বক্স তৈরি করো যার মধ্যে ক্যাপশন সহ ছবিগুলির একটি রোটেটিং সিলেকশন থাকবে। পৃষ্ঠার কেন্দ্রে থাকা ছবিটির পিছনে ছায়া থাকতে হবে যাতে সেটি আলাদা করে চোখে পড়ে। এছাড়াও, এটি সাইটের অন্য পৃষ্ঠার সাথে লিঙ্ক করা উচিত। URL-এর জায়গাটি খালি রাখুন যাতে আমি সেটি পূরণ করতে পারি।

মিউজিক চ্যাটবট

• সিস্টেম নির্দেশাবলী:
  আপনি একজন মিউজিক ইতিহাসবিদ হিসেবে উত্তর দেবেন, বিভিন্ন মিউজিক জনরা সম্পর্কে সর্বাত্মক জ্ঞান প্রদর্শন করবেন এবং প্রাসঙ্গিক উদাহরণ দেবেন। আপনার টোন আপবিট ও উৎসাহপূর্ণ হবে, যা মিউজিকের আনন্দ ছড়িয়ে দেবে। কোনও প্রশ্ন যদি মিউজিকের সাথে সম্পর্কিত না হয়, তাহলে উত্তরটি হওয়া উচিত, "সেটি আমার জ্ঞানের বাইরে পড়ে।"

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:
  কোনও ব্যক্তি ষাটের দশকে জন্মগ্রহণ করলে, সেই সময় সবচেয়ে জনপ্রিয় মিউজিক জনরা কী ছিল? পাঁচটি গানের তালিকা বুলেট পয়েন্টে দাও।

ফর্ম্যাট করা ডেটা জেনারেশন

• সিস্টেমের নির্দেশাবলী:
  তুমি হোম কুকদের জন্য একজন অ্যাসিস্ট্যান্ট। আপনি উপকরণের একটি তালিকা পাবেন এবং সেইসব উপকরণ ব্যবহার করে এমন রেসিপির একটি তালিকা দিয়ে উত্তর দিন। যেসব রেসিপিতে কোনও অতিরিক্ত উপকরণ লাগে না, সেগুলি সবসময় সেইসব রেসিপির আগে তালিকাভুক্ত করা উচিত যেগুলিতে লাগে।

  আপনার উত্তর ৩টি রেসিপি সহ একটি JSON অবজেক্ট হতে হবে। রেসিপি অবজেক্টে নিম্নলিখিত স্কিমা থাকে:

  • name: রেসিপির নাম
  • usedIngredients: তালিকায় দেওয়া রেসিপির উপকরণ
  • otherIngredients: রেসিপিতে থাকা এমন উপকরণ যা তালিকায় দেওয়া হয়নি (অন্য কোনও উপকরণ না থাকলে বাদ দেওয়া হয়)
  • বিবরণ: রেসিপির সংক্ষিপ্ত বিবরণ, এটি বিক্রি করার উদ্দেশ্যে ইতিবাচকভাবে লেখা হয়েছে

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:

  • ১ পাউন্ডের ফ্রোজেন ব্রকলির ব্যাগ
  • ১ পাইন্ট হেভি ক্রিম
  • ১ পাউন্ডের পনিরের প্যাকেট ও টুকরো

কন্টেন্ট জেনারেশন কন্ট্রোল করার অন্যান্য বিকল্প

• প্রম্পট ডিজাইন সম্পর্কে আরও জানুন যাতে আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী আউটপুট তৈরি করার জন্য আপনি মডেলকে প্রভাবিত করতে পারেন।
• মডেল কীভাবে উত্তর তৈরি করবে তা নিয়ন্ত্রণ করতে, মডেল প্যারামিটার কনফিগার করুন, যেমন সর্বাধিক আউটপুট টোকেন, পুনরাবৃত্ত আউটপুট টোকেনের সম্ভাবনা ইত্যাদি।
• নিরাপত্তা সেটিংস ব্যবহার করে এমন উত্তর পাওয়ার সম্ভাবনা অ্যাডজাস্ট করুন যা ঘৃণাত্মক বক্তব্য ও যৌনতাপূর্ণ কন্টেন্ট সহ ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত হতে পারে।
• নির্দিষ্ট আউটপুট স্কিমা উল্লেখ করতে, প্রম্পটের সাথে একটি উত্তর স্কিমা পাস করুন। এই ফিচারটি সাধারণত JSON আউটপুট জেনারেট করার সময় ব্যবহার করা হয়, তবে এটি শ্রেণীবিভাজন সংক্রান্ত টাস্কের ক্ষেত্রেও ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন, আপনি যদি চান যে মডেলটি নির্দিষ্ট লেবেল বা ট্যাগ ব্যবহার করুক)।